基于5G網絡的工業App運管平臺的設計與優化研究

田詩韻,孫雪媛,徐千淞

(1 重慶信息通信研究院 重慶 401336) (2 中國電信股份有限公司研究院 北京 102200)

0 引言

近年來,隨著人工智能、物聯網等新一代信息技術的發展和普及,工業智能化建設已成為制造業升級和轉型的必由之路。其中,工廠級工業App運管平臺作為工業智能化建設的重要組成部分,已經成為越來越多企業在實現數字化、網絡化、智能化生產的過程中不可或缺的支撐。然而,現有工業應用的網絡架構和技術設施往往難以滿足復雜、多樣化的生產需求,同時在5G網絡普及的背景下,企業迫切需要一個更為高效、智能、安全的工廠級工業App運管平臺,以應對不斷變化的市場和生產環境。

本文通過從工業應用的實際使用場景和業務需求出發,結合工業生產系統架構,綜合運用應用服務編排、云原生、故障診斷等相關技術,設計并優化基于5G網絡的工廠級工業App運管平臺,以滿足企業在數字化、網絡化、智能化轉型中的需求,提高生產效率和質量,降低生產成本。具體內容包括:首先,從工業應用的實際場景出發,結合工業生產系統架構,梳理架構中各個環節的相關應用和設備,利用拓撲圖的形式展示出層級關系;其次,綜合應用服務編排、云原生以及故障診斷等相關技術,實現工廠級工業App運管平臺服務編排和優化,保障多樣化應用節點智能有效協同和智能定位;再次,利用邊緣計算、云網融合等技術實現在5G網絡環境下保障平臺的可靠性;最后,基于5G的OT/IT融合網絡設施,采用分布式微服務架構搭建數字化、網絡化、智能化的5G+工廠級工業App運管平臺,以保障柔性制造和智能制造的需求。

1 相關技術與理論

介紹5G網絡、工業生產系統架構、應用服務編排、云原生、故障診斷、邊緣計算、云網融合等相關技術和理論,為后續的平臺設計提供技術支持。

1.1 5G網絡

5G網絡技術的特點是高速率、低延遲、大容量和靈活性[1],這些特點為工業應用提供了更廣闊的空間和更多的可能性。在工廠級工業App運管平臺的設計與優化中,5G網絡技術的應用將有助于提高平臺的可靠性、響應速度和靈活性,從而為工業制造提供更好的支持和服務[2]。

1.2 工業生產系統架構

在基于5G網絡的工廠級工業App運管平臺的設計與優化研究中,工業生產系統架構技術理論是非常重要的一部分,需要針對實際應用場景進行分析和應用[3]。通過對工業生產系統的架構進行深入研究和理解,才能實現工業App運管平臺的優化設計和實現。常見的分層架構包括三層結構和五層結構,每一層次之間通過接口進行連接,實現信息傳遞和控制命令傳輸[4]。

1.3 應用服務編排

在工廠級工業App運管平臺中,應用服務編排是實現多樣化應用節點智能協同的重要技術。應用服務編排技術可以將不同的應用服務組合在一起,以實現復雜的業務邏輯和業務流程[5]。其主要目的是將不同的應用服務連接起來,并將它們組織成一個工作流程。應用服務編排技術主要包括兩個方面的內容:應用服務的建模和應用服務的編排。應用服務建模是指將工業應用系統中的業務邏輯抽象成一個可重用的模塊化的應用服務,以便于應用服務編排時的調用[6]。應用服務編排是指將不同的應用服務組合在一起,并通過編排工具將它們組織成一個工作流程。

1.4 云原生

云原生是一種新興的軟件開發和部署方式,是基于云計算、容器化和微服務等技術理念,旨在提高應用程序的可伸縮性、彈性和可靠性。云原生應用程序的部署單元是容器,每個容器都包含應用程序所需的所有組件和庫。與傳統的單體應用程序不同,云原生應用程序是由微服務組成的,這些微服務是獨立部署、升級和擴展的,可以相互協作,實現整個應用程序的功能[7]。云原生技術在工業領域的應用,可以幫助企業構建高可用、高可靠、高擴展的工業應用程序。它可以使企業將應用程序輕松地部署到多個環境中,例如本地服務器、公有云、私有云和混合云等,提高了應用程序的靈活性和可移植性[8]。同時,云原生技術還可以提高應用程序的安全性和可管理性,幫助企業更好地管理應用程序和數據。

1.5 故障診斷

在工業生產環境中,設備的故障可能會嚴重影響生產效率和質量。因此,故障診斷技術是工業App運管平臺設計中的重要組成部分。故障診斷技術可以幫助工廠實現對設備的快速故障定位和排除,提高生產效率和產品質量[9-10]。

1.6 邊緣計算

邊緣計算是指在靠近數據源頭的位置進行數據處理和計算的一種技術,通過將數據處理和計算推向網絡邊緣,可以降低數據傳輸時延和網絡擁塞情況,提高數據的安全性和可靠性[11]。在工業領域中,邊緣計算技術可以用于工業數據的采集、處理和傳輸,以提高工業生產的效率和質量。邊緣計算技術結合5G網絡技術可以實現更快速、可靠、低時延的數據傳輸和處理[12]。

1.7 云網融合

云網融合技術的主要目的是將傳統的網絡和云計算資源整合起來,提供一個統一的、可擴展的服務平臺。這種技術可以通過各種方式實現,例如將云計算資源分配到網絡邊緣,以提高服務響應速度和性能,同時確保可靠性和安全性[13]。此外,云網融合技術還可以通過網絡虛擬化、軟件定義網絡和網絡功能虛擬化等技術實現網絡資源的靈活配置和管理。這可以使網絡更加智能和高效,并支持動態的應用需求。在工廠級工業App運管平臺的設計和優化中,云網融合技術可以實現工業數據的收集、處理和存儲,以及將工業應用程序部署到云端,提高工業應用程序的靈活性和可擴展性[14]。此外,云網融合技術還可以提高工業應用程序的安全性和可靠性,確保工業生產系統的穩定運行。

2 工廠級工業App運管平臺設計

從工業應用的實際使用場景和業務需求出發,結合工業生產系統架構,梳理架構中各個環節的相關應用、設備,并利用拓撲圖的形式展示出層級關系。詳細介紹工廠級工業App運管平臺的設計思路、架構、功能和特點,包括服務編排、節點協同、故障診斷等方面。

平臺的設計要求考慮實際使用場景和業務需求,并綜合應用服務編排、云原生、故障診斷、邊緣計算、云網融合等相關技術,以保障在5G網絡環境下平臺的可靠性。設計工廠級工業App運管平臺需要考慮架構設計,基于工業生產系統架構,設計一個數字化、網絡化、智能化的平臺架構,將各個應用、設備及節點連接起來,實現信息共享和協同。服務編排:采用應用服務編排技術,將多個應用服務組合成一個完整的業務流程,提高平臺的靈活性和可擴展性。云原生:采用云原生架構,實現平臺的可移植性、可伸縮性和可靠性。故障診斷:利用故障診斷技術,及時發現和解決應用節點的故障,提高平臺的穩定性和可靠性。邊緣計算:采用邊緣計算技術,將部分計算任務放在邊緣節點上處理,減少數據傳輸延遲和網絡帶寬占用,提高平臺的實時性和可靠性。云網融合:采用云網融合技術,實現云和邊緣計算的協同工作,提高平臺的可用性和可靠性。

基于此,設計工廠級工業App運管平臺時需要考慮的主要問題包括:如何實現服務編排,如何保障多樣化應用節點的智能有效協同,如何實現故障診斷,以及如何利用邊緣計算和云網融合技術保障平臺的可靠性等。

在設計思路方面,首先需要確定平臺的總體架構,包括前端、后端和存儲等方面。其次需要對平臺進行功能劃分,包括服務編排、節點協同、故障診斷等方面。最后需要確定平臺的特點,例如可擴展性、靈活性和安全性等。

在架構方面,工廠級工業App運管平臺需要采用分布式微服務架構,以便實現數字化、網絡化和智能化的目標。同時需要考慮數據的實時性和可靠性,以確保數據傳輸過程中不會發生延遲或丟失。

在功能方面,工廠級工業App運管平臺需要實現服務編排、節點協同和故障診斷等功能。服務編排是指將不同的應用節點按照特定的規則組織成服務流,以便實現任務的自動化。節點協同是指各個應用節點之間的協同工作,以便實現任務的高效完成。故障診斷則是指對平臺中出現的故障進行分析和處理,以確保平臺的可靠性。

在特點方面,工廠級工業App運管平臺需要具備可擴展性、靈活性和安全性等特點。可擴展性是指平臺可以隨著業務需求的變化而擴展,以便支持更多的應用節點和服務流。靈活性是指平臺可以根據業務需求進行調整和優化,以便滿足不同的業務需求。安全性是指平臺需要采取各種措施來保護平臺中的數據和應用節點,以確保平臺的安全性。

3 工廠級工業App運管平臺優化

針對現有工廠級工業App運管平臺存在的問題,提出優化策略和方法。包括節點智能協同、智能定位、故障分析等方面,并結合5G網絡環境下的特點,提出保障平臺可靠性的解決方案。

3.1 節點智能協同

在生產過程中,不同節點之間需要進行信息傳遞和協調,現有的工廠級工業App運管平臺可以通過節點智能協同來提高協調效率。通過引入人工智能技術和機器學習算法,平臺可以對不同節點的運行狀態和數據進行實時分析和預測,從而實現智能調度和協同。針對節點智能協同的問題,可以通過引入邊緣計算技術,將計算和數據處理能力下放到節點端,實現節點之間的智能協同。此外,還可以利用云原生技術,將應用服務拆分成微服務,以實現更加靈活和高效的節點協同。

3.2 智能定位

工廠中的各種設備和物料需要進行定位和追蹤,以便實現更精確的管理和控制。現有的工廠級工業App運管平臺可以通過引入定位技術,如基于5G網絡的室內定位系統,實現設備和物料的實時定位和追蹤,從而提高生產效率和安全性。針對智能定位的問題,可以利用5G網絡的高帶寬、低延遲和大連接數等特點,實現精準定位和實時監控。同時,結合云網融合技術,將定位數據與其他數據源進行融合,提高定位的準確性和可靠性。

3.3 故障分析

故障是生產過程中常見的問題,現有的工廠級工業App運管平臺可以通過引入故障分析技術來提高故障處理效率。通過對設備運行狀態和數據進行分析,平臺可以提前預測故障的可能性,并給出相應的處理建議,從而實現快速的故障診斷和處理。對于故障分析的問題,可以結合邊緣計算和云原生技術,實現故障數據的快速采集、分析和處理,提高故障定位和修復的效率。同時,可以利用5G網絡的網絡切片技術,實現對不同類型的應用服務進行分割和隔離,提高平臺的可靠性和穩定性。

3.4 保障可靠性

在5G網絡環境下,保障工廠級工業App運管平臺的可靠性是至關重要的。為了實現平臺的高可靠性,可以采用多重備份和容錯技術,確保平臺的穩定運行。此外,還可以采用安全加密技術,保障平臺的數據安全性和隱私保護。

4 平臺實現與應用

基于5G的OT/IT融合網絡設施,采用分布式微服務架構,實現數字化、網絡化、智能化的工廠級工業App運管平臺。通過實驗驗證和應用案例,證明平臺的可行性和有效性,以保障柔性制造和智能制造。

4.1 架構設計

平臺的架構設計采用分布式微服務架構,分為前端、后端、存儲、分析等模塊。前端主要是用戶界面,包括應用界面、設備界面等;后端負責業務邏輯處理,包括應用管理、設備管理、故障管理等;存儲負責數據的存儲和管理,包括原始數據和分析數據;分析負責對數據進行分析和處理,包括數據挖掘和大數據分析等。平臺還采用了邊緣計算和云原生技術,使其更加智能和高效。

4.2 實現過程

平臺的實現涉及多種關鍵技術,包括5G網絡、云原生、邊緣計算、應用服務編排、故障診斷等。其中,5G網絡技術提供高速、低延遲的網絡環境,為平臺提供了可靠的數據傳輸和通信支持;云原生技術保證了平臺的可擴展性和高可用性;邊緣計算技術利用邊緣設備的計算和存儲能力,提高了平臺的響應速度和實時性;應用服務編排技術實現了應用的自動化部署和管理;故障診斷技術提供了故障預測和排除的支持。

平臺的應用場景主要包括工業生產管理和智能制造。在工業生產管理方面,平臺可以實現設備監測、故障管理、生產調度等功能,提高生產效率和管理水平;在智能制造方面,平臺可以實現柔性制造和個性化生產,提高產品質量和市場競爭力。

4.3 應用案例

工廠生產計劃管理是制造業生產的重要組成部分。利用工廠級工業App運管平臺,可以實現實時監測生產線狀態、生產進度和生產任務,通過數據分析提供決策支持,自動優化生產計劃,最大化生產效率。利用工廠級工業App運管平臺的質量管理功能,可以實時監測生產過程中的質量指標,及時發現和處理異常情況,提高產品質量。同時,平臺也可以自動記錄生產數據,建立生產過程數據檔案,為后續質量追溯和分析提供支持。工廠級工業App運管平臺的設備維護管理功能可以實現對設備的實時監測和預測性維護,通過數據分析和預測算法,提前發現設備故障,進行維護,最大程度減少停機時間和維修成本。

例如某汽車制造廠引入了平臺進行生產管理,通過平臺實時監測設備運行情況、故障預測和排除,實現了生產效率的提高和生產成本的降低。同時,平臺還提供了生產調度和質量檢測等功能,保證了生產過程的順暢和產品質量的穩定。此外,實際應用中還有許多其他應用場景。通過平臺的數字化、網絡化和智能化特點,可以提高生產效率、降低成本、提高產品質量、提升生產安全等方面的綜合競爭力。

5 結語

文章從5G網絡技術理論、工業生產系統架構技術理論、應用服務編排技術理論、云原生技術理論、故障診斷技術理論、邊緣計算技術理論和云網融合技術理論七個方面進行了詳細的闡述。針對工業制造領域中數字化、網絡化、智能化的發展趨勢,探討了基于5G網絡的工廠級工業App運管平臺的設計與優化問題。